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Migliori la gestione del magazzino

Guida in 6 passaggi per ottimizzare le operazioni con Manhattan SCALE
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Manhattan SCALE

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Ottimizzi la gestione del magazzino in Manhattan SCALE

Una gestione inefficiente del magazzino può causare colli di bottiglia, sprechi di risorse e problemi di conformità. La nostra piattaforma La aiuta a individuare con precisione i punti critici delle operazioni, dal ricevimento della merce alla spedizione. Potrà così apportare miglioramenti basati sui dati, rendere più efficiente il flusso dei materiali e migliorare le prestazioni complessive del magazzino.

Scarichi il nostro template dei dati preconfigurato e affronti le sfide più comuni per raggiungere i Suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la guida al template dei dati per trasformare le Sue attività.

Mostra la descrizione dettagliata

Perché ottimizzare la gestione del magazzino in Manhattan SCALE?

Una gestione efficiente del magazzino è alla base di una catena di approvvigionamento efficace. Nel complesso ambiente di Manhattan SCALE, tuttavia, le inefficienze possono accumularsi facilmente e creare problemi significativi per l’azienda. Ritardi nel ricevimento delle merci, colli di bottiglia nello stoccaggio, percorsi di prelievo non ottimali ed errori durante l’imballaggio o la spedizione aumentano i costi operativi, allungano i tempi di evasione degli ordini e, in ultima analisi, riducono la soddisfazione dei clienti. Senza una visione chiara e basata sui dati dei flussi effettivi del processo, individuare e risolvere questi problemi diventa difficile. Ottimizzare continuamente i processi nel WMS Manhattan SCALE non è solo un vantaggio: è necessario per restare competitivi, controllare i costi e garantire un servizio affidabile in un mercato in rapida evoluzione.

Come il Process Mining migliora l’efficienza in Manhattan SCALE

Il Process Mining offre un modo concreto per comprendere e migliorare le operazioni di gestione del magazzino in Manhattan SCALE. Analizzando gli Event Log del sistema, crea una rappresentazione oggettiva e basata sui dati del percorso di ogni ordine di magazzino, dalla creazione alla spedizione finale. In questo modo è possibile andare oltre le ipotesi e le osservazioni soggettive, vedere i percorsi effettivi delle merci, la durata precisa di ogni attività e i punti in cui si verificano i ritardi. È possibile individuare variazioni nascoste nei processi, rilevare scostamenti dalle procedure operative standard e identificare la competizione per le risorse che potrebbe rallentare l’intera operatività. Questa visione completa aiuta a capire come attività diverse, come il controllo qualità, lo stoccaggio, il prelievo o il carico, interagiscono e incidono sul tempo di ciclo complessivo, fornendo le informazioni necessarie per migliorare i processi in modo mirato.

Aree chiave per migliorare i processi di magazzino

Applicando il Process Mining ai dati di Manhattan SCALE, può concentrarsi su aree specifiche e ottenere miglioramenti significativi:

  • Individuazione e risoluzione dei colli di bottiglia: scopra esattamente dove e perché si verificano i ritardi, che si tratti di una banchina di ricevimento sovraccarica, di una strategia di stoccaggio inefficiente, di una specifica zona di prelievo o di una stazione di imballaggio congestionata. Comprendere questi colli di bottiglia è il primo passo per migliorare efficacemente i processi.
  • Riduzione del tempo di ciclo: analizzi il tempo richiesto da ogni fase, dalla notifica di consegna in entrata alla spedizione. Individui le attività dalla durata insolitamente lunga e apporti modifiche per ridurre il tempo di ciclo complessivo della gestione del magazzino.
  • Ottimizzazione dell’utilizzo delle risorse: analizzi come vengono impiegati il personale, le attrezzature e lo spazio di stoccaggio. Individui le opportunità per riallocare le risorse, bilanciare i carichi di lavoro e aumentare la produttività senza ulteriori investimenti.
  • Conformità e riduzione degli errori: monitori il rispetto delle procedure operative standard. Rilevi i casi di gestione impropria delle merci, gli errori di prelievo e i percorsi non standard, migliorando l’accuratezza complessiva e la conformità normativa.
  • Aumento della produttività: rendendo più efficienti i processi e risolvendo i colli di bottiglia, può aumentare sensibilmente il numero di ordini di magazzino elaborati ogni giorno e ampliare la capacità operativa.

Risultati misurabili

L’introduzione di miglioramenti individuati tramite il Process Mining nell’ambiente Manhattan SCALE produce vantaggi concreti e misurabili:

  • Riduzione dei costi operativi: ottimizzi l’impiego del personale, riduca i tempi di inattività delle attrezzature e limiti gli errori che richiedono rilavorazioni, contribuendo così a ridurre i costi di elaborazione per unità.
  • Evasione più rapida degli ordini: riduca sensibilmente il tempo di ciclo medio degli ordini di magazzino, accelerando le consegne ai clienti e migliorando il rispetto degli accordi sui livelli di servizio.
  • Maggiore accuratezza delle scorte: riducendo gli errori di stoccaggio e prelievo, ottiene una visione più affidabile dei livelli di scorta, limita le discrepanze e migliora la pianificazione.
  • Maggiore soddisfazione dei clienti: evadere gli ordini in modo puntuale e accurato contribuisce direttamente a soddisfare i clienti e a consolidare i rapporti commerciali.
  • Pianificazione strategica più efficace: conoscendo a fondo le prestazioni effettive dei processi, può prendere decisioni più informate su personale, investimenti nelle attrezzature e disposizione del magazzino.

Inizi oggi a ottimizzare il magazzino

Per sfruttare appieno le potenzialità della gestione del magazzino in Manhattan SCALE, occorre innanzitutto capire come si svolgono davvero i processi. Il Process Mining offre la chiarezza e le informazioni basate sui dati necessarie per migliorare le operazioni. Superi le valutazioni basate su supposizioni e individui in modo proattivo le opportunità per ridurre il tempo di ciclo della gestione del magazzino, eliminare i colli di bottiglia e promuovere il miglioramento continuo. Inizi oggi il percorso verso un magazzino più efficiente, conveniente e conforme.

Gestione del magazzino Flusso dei materiali Logistica Ottimizzazione delle scorte Efficienza della catena di approvvigionamento Evasione degli ordini Centro di distribuzione Gestione delle operazioni WMS Operazioni di magazzino Prelievo, imballaggio e spedizione Distribuzione

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

Molti ordini di magazzino impiegano più tempo del previsto per passare dalla creazione alla spedizione, causando ritardi nelle consegne e insoddisfazione dei clienti. Questo può compromettere i livelli di servizio concordati, aumentare i costi di giacenza e danneggiare la reputazione del Suo brand in termini di puntualità delle consegne.
ProcessMind individua, nei dati di Manhattan SCALE WMS, le attività o i percorsi che causano questi ritardi. Analizzando il flusso di ogni ordine di magazzino, mostra dove si perde tempo, nelle fasi di prelievo, imballaggio o preparazione alla spedizione, così da poter intervenire in modo mirato.

Spesso il Suo team deve prelevare nuovamente gli articoli o reimballare gli ordini a causa di errori o discrepanze rilevati in una fase avanzata del processo. Queste rilavorazioni sprecano ore di lavoro, aumentano i costi operativi e allungano ulteriormente i tempi del flusso di lavoro di gestione del magazzino, riducendo l’efficienza complessiva.
ProcessMind individua le cause profonde delle rilavorazioni ricostruendo il percorso di ogni ordine di magazzino in Manhattan SCALE. Evidenzia dove si verificano gli errori, quali attività vengono ripetute più spesso e se determinati operatori, materiali o ubicazioni di stoccaggio contribuiscono a queste inefficienze.

Le merci non vengono sempre collocate nelle ubicazioni più efficienti, con conseguenti tempi di percorrenza più lunghi per i prelievi e gli spostamenti interni successivi. Pratiche di messa a dimora inefficienti nel sistema di gestione del magazzino possono ridurre l’utilizzo della capacità di stoccaggio e rallentare le operazioni nel loro complesso.
ProcessMind visualizza i percorsi effettivi dalla ricezione delle merci alla loro messa a dimora in Manhattan SCALE. Individua gli itinerari non ottimali, le deviazioni ricorrenti dalle procedure standard e le opportunità per semplificare l’assegnazione delle ubicazioni, riducendo gli spostamenti e le movimentazioni future.

I ritardi nella ricezione, nel conteggio e nell’ispezione delle merci in entrata creano arretrati alla banchina e impediscono di rendere disponibili tempestivamente gli articoli per l’evasione degli ordini. Ne risentono la precisione delle giacenze e l’utilizzo di prezioso spazio alla banchina, con ripercussioni sull’intera operatività del magazzino.
ProcessMind analizza la sequenza che va dalla ricezione della notifica di consegna in entrata alla messa a dimora delle merci in Manhattan SCALE. Evidenzia i rallentamenti del flusso, individua i punti critici specifici nella ricezione e aiuta a ottimizzare il personale o le procedure di ispezione per accelerare l’elaborazione.

Gli ordini restano spesso a lungo nell’area di imballaggio o nelle corsie di preparazione alla spedizione prima di essere caricati. Questi ritardi creano congestione, impediscono di utilizzare efficacemente le banchine di uscita e contribuiscono direttamente al mancato rispetto delle scadenze di spedizione per i Suoi clienti.
ProcessMind misura i tempi di permanenza e le code prima dell’avvio dell’imballaggio e del caricamento sul vettore, usando i dati degli eventi di Manhattan SCALE. Mostra con precisione dove si accumulano gli ordini, aiutando a individuare problemi di capacità, squilibri nella distribuzione del personale o passaggi inefficienti tra le fasi.

Talvolta le attività essenziali di controllo qualità vengono saltate, svolte fuori sequenza o documentate in modo incompleto, mettendo a rischio l’integrità dei prodotti e la conformità. Queste mancanze nella gestione del magazzino possono causare errori nelle fasi successive, resi costosi e danni alla reputazione del brand.
ProcessMind individua, per specifici ordini di magazzino in Manhattan SCALE, i casi in cui manca l’attività di controllo qualità o in cui questa viene svolta in un ordine imprevisto. Rende visibili le deviazioni dalle procedure operative standard, consentendo di pianificare interventi formativi mirati o di far rispettare le procedure.

Il personale o le attrezzature del Suo magazzino non vengono sempre utilizzati in modo efficace: alcune aree restano inattive mentre altre sono sovraccariche. Una distribuzione non ottimale delle risorse può aumentare i costi del lavoro, allungare i tempi di elaborazione e ridurre l’efficienza operativa complessiva.
ProcessMind analizza gli attributi «ID utente/operatore» e «Attrezzatura utilizzata» nelle attività di Manhattan SCALE. Mostra i modelli di sottoutilizzo o sovrautilizzo, individua dove le risorse restano impegnate e fornisce dati utili per ottimizzare la pianificazione del personale e l’impiego delle attrezzature.

Gli ordini spesso non vengono completati o spediti entro le date richieste, con conseguenti penali, reclami dei clienti e danni alla reputazione. Questo compromette la capacità di rispettare i livelli di servizio concordati e mantenere rapporti solidi con clienti e partner.
ProcessMind confronta la data di completamento effettiva con quella richiesta per ogni ordine di magazzino in Manhattan SCALE. Individua gli ordini che non rispettano ripetutamente le scadenze e, soprattutto, mostra le fasi specifiche del processo o i ritardi precedenti che contribuiscono al mancato raggiungimento degli obiettivi.

Gli ordini di magazzino seguono spesso percorsi non standard o presentano cicli imprevisti, discostandosi in modo significativo dal flusso previsto. Queste variazioni non controllate possono complicare le operazioni, allungare i tempi di elaborazione e rendere difficili le previsioni.
ProcessMind ricostruisce, dai dati di Manhattan SCALE, il percorso effettivo di ogni ordine di magazzino da un’estremità all’altra. Evidenzia visivamente tutte le varianti del processo, individua le deviazioni ricorrenti e ne quantifica frequenza e impatto, così da poter standardizzare i processi o gestire meglio le eccezioni più comuni.

Persistono differenze tra le quantità pianificate e quelle effettive delle merci ricevute, prelevate o imballate, che richiedono rettifiche manuali e compromettono la precisione delle giacenze. Queste discrepanze causano rilavorazioni, ritardano l’evasione degli ordini e riducono l’affidabilità dei dati di magazzino.
ProcessMind analizza gli attributi «Quantità pianificata» e «Quantità effettiva» nelle diverse fasi di ogni ordine di magazzino in Manhattan SCALE. Individua dove e quando si verificano più spesso le discrepanze, aiutando a identificare i problemi nei processi di ricezione, prelievo o conteggio che richiedono attenzione.

Le operazioni di magazzino comportano spostamenti eccessivi o ridondanti di materiali e prodotti all’interno della struttura, aumentando i costi del lavoro e l’usura delle attrezzature. Queste movimentazioni inefficienti allungano i tempi di ciclo e riducono il flusso operativo complessivo.
ProcessMind ricostruisce la sequenza delle ubicazioni di stoccaggio e delle attività associate a ogni ordine di magazzino in Manhattan SCALE. Mostra i percorsi inefficienti durante la messa a dimora e il prelievo, evidenzia gli spostamenti non necessari degli articoli e indica le opportunità per ottimizzare la disposizione degli spazi e l’assegnazione delle attività.

Obiettivi tipici

Definisca i criteri di successo

L’obiettivo è ridurre il tempo complessivo che intercorre tra la creazione dell’ordine di magazzino e la spedizione, con effetti diretti sulla soddisfazione dei clienti e sull’efficienza operativa. In Manhattan SCALE, un’evasione più rapida significa consegnare prima i prodotti ai clienti, migliorare i livelli di servizio e ridurre i costi di giacenza. ProcessMind individua i colli di bottiglia e le attività di maggiore durata nel ciclo di evasione. Analizzando gli Event Log, mostra dove gli ordini si bloccano, per esempio per tempi eccessivi di attesa nelle aree di preparazione o ritardi nel prelievo, consentendo di riprogettare in modo mirato il processo e misurare i miglioramenti.

Raggiungere questo obiettivo significa ridurre sensibilmente gli errori di prelievo degli articoli e di imballaggio che, in Manhattan SCALE, causano rilavorazioni, resi e maggiori costi operativi. Ridurre gli errori migliora la precisione degli ordini, rafforza la fiducia dei clienti e limita gli sprechi. ProcessMind individua i modelli di rilavorazione e le deviazioni dalle procedure standard di prelievo e imballaggio. Può evidenziare gli ID utente, le attrezzature o le tipologie di prodotto associati a tassi di errore più elevati, consentendo di concentrare la formazione o gli adeguamenti del sistema dove servono per migliorare la precisione.

L’obiettivo è migliorare l’efficienza e l’efficacia con cui le merci vengono collocate in magazzino dopo la ricezione e recuperate per il prelievo in Manhattan SCALE. Flussi ottimizzati consentono di utilizzare meglio lo spazio, ridurre i tempi di percorrenza e accedere più rapidamente alle giacenze. ProcessMind analizza i percorsi effettivi e i tempi delle attività di messa a dimora e prelievo, individuando itinerari inefficienti e spostamenti ripetuti. Mostra le opportunità per riorganizzare le strategie di stoccaggio o modificare le regole del sistema, riducendo le distanze percorse e aumentando il flusso operativo.

L’obiettivo è ridurre il tempo che intercorre tra la notifica di una consegna in entrata e la messa a dimora delle merci, eliminando i colli di bottiglia nelle fasi iniziali delle operazioni di magazzino in Manhattan SCALE. Una ricezione più rapida rende prima disponibili le merci per la vendita e riduce la congestione alle banchine. ProcessMind visualizza il processo di ricezione delle merci ed evidenzia i ritardi, per esempio durante il controllo qualità o il conteggio iniziale. Ne quantifica l’impatto, aiutando i responsabili a individuare le cause profonde e ad apportare modifiche per rendere disponibili prima le giacenze.

L’obiettivo è ridurre ritardi e inefficienze evitabili nelle fasi finali della preparazione degli ordini prima della spedizione dal magazzino, sfruttando le funzionalità di Manhattan SCALE. Un processo di imballaggio e preparazione più fluido consente di avere gli ordini pronti in tempo ed evitare il mancato rispetto delle finestre di consegna. ProcessMind individua i punti in cui gli ordini si accumulano o attendono troppo a lungo tra l’avvio dell’imballaggio e la spedizione. Mostra le varianti del processo che causano rallentamenti e fornisce indicazioni per migliorare l’allocazione delle risorse o la disposizione delle postazioni di lavoro.

L’obiettivo è assicurarsi che tutte le fasi di controllo qualità richieste vengano svolte con regolarità per le merci in entrata e gli ordini in uscita nell’ambiente Manhattan SCALE. Il rispetto costante delle procedure migliora la qualità dei prodotti, riduce i resi e mantiene gli standard di conformità. ProcessMind ricostruisce il flusso effettivo delle merci nel magazzino e rileva i casi in cui le attività di controllo qualità vengono saltate, ritardate o svolte fuori sequenza. Fornisce evidenze quantificabili delle mancate conformità, utili per definire azioni correttive e far rispettare le procedure.

L’obiettivo è utilizzare al meglio il personale, le attrezzature e lo spazio di stoccaggio nelle operazioni di magazzino gestite con Manhattan SCALE. Un utilizzo più efficiente aumenta la produttività, riduce i costi degli straordinari e ottimizza la spesa operativa. ProcessMind analizza la durata delle attività e l’assegnazione delle risorse per individuare quelle sottoutilizzate o sovraccariche. Rileva i tempi di inattività e i colli di bottiglia dovuti a vincoli di risorse, fornendo indicazioni per migliorare la pianificazione e bilanciare i carichi di lavoro.

L’obiettivo è aumentare la percentuale di ordini di magazzino affidati ai vettori entro la data di completamento richiesta, secondo la gestione in Manhattan SCALE. Raggiungerlo migliora la soddisfazione dei clienti e riduce le penali per le consegne in ritardo. ProcessMind mette in relazione gli orari di spedizione con le date di completamento richieste, individuando le tipologie di ordine o i percorsi di processo che causano spesso il mancato rispetto delle scadenze. Evidenzia i ritardi precedenti alla spedizione e aiuta a intervenire per tempo, così da rispettare gli impegni.

L’obiettivo è ridurre le variazioni e le deviazioni impreviste nei percorsi dei materiali all’interno del magazzino, dalla ricezione alla spedizione, mantenendo processi coerenti in Manhattan SCALE. Percorsi standardizzati rendono le operazioni più prevedibili, riducono gli errori e semplificano la formazione. ProcessMind individua automaticamente tutte le varianti effettive del flusso dei materiali e le confronta con il percorso ideale o pianificato. Quantifica frequenza e impatto delle deviazioni, consentendo di far rispettare i processi o rivedere gli standard attuali.

L’obiettivo è ridurre al minimo le differenze tra quantità pianificate ed effettive durante la ricezione, la messa a dimora o il prelievo in Manhattan SCALE. Ridurre le discrepanze migliora la precisione delle giacenze, previene le rotture di stock ed elimina le attività di riconciliazione. ProcessMind confronta le quantità pianificate con quelle effettive nelle diverse fasi del processo, individuando dove e perché si verificano le discrepanze. Può evidenziare i materiali, le ubicazioni di stoccaggio o gli operatori associati a un numero maggiore di errori di quantità, consentendo verifiche mirate.

L’obiettivo è individuare ed eliminare le movimentazioni superflue o inefficienti che non aggiungono valore, ottimizzando le operazioni in Manhattan SCALE. Eliminare gli spostamenti ridondanti fa risparmiare tempo, riduce i costi del lavoro e limita l’usura delle attrezzature. ProcessMind visualizza il percorso completo di ogni unità di movimentazione o materiale, mostrando spostamenti circolari, trasferimenti non necessari e movimentazioni ripetute. Quantifica frequenza e durata di queste fasi prive di valore aggiunto, fornendo dati utili per modificare la disposizione degli spazi o riprogettare il processo.

Il percorso di miglioramento in 6 fasi per la gestione del magazzino

1

Scarichi il template
2

Esporti i dati di Manhattan SCALE
3

Carichi i dati su ProcessMind
4

Analizzi il processo di magazzino
5

Attui miglioramenti mirati
6

Monitori e ottimizzi con continuità
1

Scarichi il template

Cosa fare

Acceda al template Excel di ProcessMind già predisposto per i dati di gestione del magazzino di Manhattan SCALE. Il template Le consente di raccogliere tutte le informazioni necessarie dall’Event Log.

Consulta la guida al template dei dati Scarica il template
Perché è importante

Un template strutturato semplifica la preparazione dei dati e ne garantisce coerenza e precisione. La guida a estrarre le informazioni necessarie per un’analisi efficace.

Risultato atteso

Un template Excel pronto all’uso, già configurato per i dati di gestione del magazzino di Manhattan SCALE.

COSA OTTERRÀ

Individui le inefficienze nascoste nel Suo magazzino

ProcessMind visualizza l’intera operatività del magazzino, dal ricevimento della merce alla spedizione. Individui subito i colli di bottiglia e le aree in cui intervenire per ottenere miglioramenti significativi.
  • Visualizzi i processi di magazzino dall’inizio alla fine
  • Individui con precisione i colli di bottiglia nel flusso dei materiali
  • Ottimizzi il ciclo dal ricevimento della merce alla spedizione
  • Individui le inefficienze nell’utilizzo delle risorse
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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RISULTATI TIPICI

Miglioramenti concreti nelle operazioni di magazzino

Questi risultati illustrano i vantaggi misurabili che le organizzazioni ottengono comunemente ottimizzando i processi di gestione del magazzino. Analizzando i dati dettagliati dei processi di Manhattan SCALE, le aziende ottengono indicazioni chiare per eliminare le inefficienze e migliorare sensibilmente le operazioni.

0 %
Evasione degli ordini più rapida

Riduzione media del tempo complessivo

Riduca il tempo che intercorre tra la creazione dell’ordine e la spedizione, migliorando la soddisfazione dei clienti e la rotazione delle giacenze. Individui ed elimini i colli di bottiglia che ritardano il completamento degli ordini.
0 %
Maggiore puntualità delle spedizioni

Aumento del rispetto delle date di consegna promesse

Aumenti la capacità di rispettare le date di spedizione richieste, migliorando la soddisfazione dei clienti e riducendo le penali. Individui le cause ricorrenti del mancato rispetto delle scadenze.
0 %
Riduzione delle rilavorazioni nel prelievo

Diminuzione delle attività di prelievo ripetute

Riduca gli errori di prelievo costosi e le relative rilavorazioni, contenendo le spese operative e migliorando la precisione delle giacenze. Individui le cause profonde degli errori di prelievo ricorrenti.
0 %
Messa a dimora più rapida

Riduzione del tempo di attraversamento dalla ricezione alla messa a dimora

Acceleri il trasferimento delle merci ricevute nelle ubicazioni di stoccaggio, rendendo prima disponibili le giacenze e utilizzando meglio lo spazio del magazzino. Elimini i ritardi nella gestione delle merci in entrata.
0 %
Maggiore conformità ai processi

Aumento del rispetto dei flussi ottimali

Si assicuri che la movimentazione dei materiali segua percorsi standardizzati ed efficienti, riducendo gli spostamenti superflui e rendendo le operazioni più prevedibili. Favorisca il rispetto delle migliori pratiche.

I risultati possono variare in base a fattori quali la complessità dei processi, la qualità dei dati e l’ambito specifico degli interventi di ottimizzazione. I valori riportati rappresentano miglioramenti tipici osservati in implementazioni analoghe di Process Mining.

Dati consigliati

Inizi dagli attributi e dalle attività più importanti, poi ampli l’analisi secondo necessità.
Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Attributi

Dati chiave da acquisire per l’analisi

Identificativo univoco di una specifica unità di lavoro logistico, ad esempio un ricevimento in entrata o una spedizione in uscita.

Perché è importante

È la chiave essenziale per collegare tutte le attività di magazzino correlate in un’unica istanza di processo coerente e consentire un’analisi end-to-end.

Nome dell’attività o dell’evento specifico di gestione del magazzino che si è verificato.

Perché è importante

Definisce le fasi del processo, costituisce la base della mappa di processo e consente di analizzare i flussi operativi e le relative variazioni.

Data e ora in cui si è verificata l’attività o l’evento di magazzino.

Perché è importante

Questa marca temporale è fondamentale per ordinare correttamente gli eventi e calcolare tutte le metriche basate sulla durata, come i tempi di ciclo e i tempi di attraversamento.

Data e ora in cui si è conclusa un’attività di durata misurabile.

Perché è importante

Consente di calcolare con precisione il tempo di elaborazione delle singole attività e di individuare quelle che assorbono più tempo e risorse.

Identificativo univoco del dipendente o dell’operatore di magazzino che ha eseguito l’attività.

Perché è importante

Collega le prestazioni del processo a singole persone o team e consente di analizzare carichi di lavoro, produttività e allocazione delle risorse.

Classifica l’ordine di magazzino, ad esempio come ricevimento in entrata, spedizione in uscita o trasferimento interno.

Perché è importante

Consente di separare e confrontare processi distinti, come quelli in entrata e in uscita, caratterizzati da flussi e obiettivi di prestazione diversi.

Identificativo univoco del prodotto o del materiale movimentato.

Perché è importante

Consente di analizzare i dati a livello di prodotto e individuare gli articoli associati a ritardi, errori o rilavorazioni nel processo.

Quantità effettiva di materiale conteggiata, prelevata o spedita.

Perché è importante

È fondamentale per individuare le differenze tra le quantità pianificate e quelle effettivamente movimentate, mettendo in luce possibili problemi di precisione delle scorte o errori operativi.

Data entro la quale il cliente o un referente interno ha richiesto la spedizione dell’ordine.

Perché è importante

È il principale valore di riferimento per misurare la puntualità delle spedizioni e il rispetto dei livelli di servizio concordati con i clienti.

Attività

Fasi del processo da monitorare e ottimizzare

Questa attività segna la creazione di un ordine nel sistema di gestione del magazzino, che può riguardare la ricezione di merci in entrata o l’evasione di ordini in uscita. In genere è un evento esplicito, registrato con una marca temporale al momento dell’inserimento di un nuovo ordine nel sistema, spesso tramite un’integrazione con un ERP.

Perché è importante

È l’evento di inizio principale del processo di magazzino. Analizzare il tempo che intercorre da questo momento al completamento è essenziale per misurare il tempo di ciclo complessivo di evasione dell’ordine.

Segna il completamento della ricezione fisica: le merci vengono scaricate e identificate e le quantità sono verificate rispetto alla notifica di consegna. È un evento esplicito, in genere registrato quando un operatore conferma le quantità finali ricevute per ogni articolo tramite un dispositivo portatile o un terminale.

Perché è importante

È una tappa fondamentale per la precisione delle giacenze e segna l’inizio del ciclo di messa a dimora. Consente di analizzare le discrepanze nelle quantità e l’efficienza del team addetto alla ricezione.

Questa attività conferma che le merci sono state collocate correttamente nella posizione di stoccaggio assegnata. Viene registrata esplicitamente quando l’operatore scansiona la posizione e conferma lo stoccaggio, completando l’attività nel sistema.

Perché è importante

Questo evento conclude il processo in entrata e rende le scorte disponibili per l’evasione degli ordini. Rappresenta il punto finale per misurare il KPI «Tempo dal ricevimento delle merci allo stoccaggio».

Questa attività conferma che un operatore ha prelevato fisicamente un articolo dalla posizione in cui era stoccato. È un evento esplicito, registrato quando l’operatore scansiona l’articolo e/o la posizione con il dispositivo portatile per confermare il prelievo.

Perché è importante

È una tappa fondamentale del ciclo di evasione degli ordini. È essenziale per misurare il volume di prelievi, i tassi di rilavorazione e l’utilizzo delle risorse.

Questa attività indica che tutti gli articoli di una spedizione sono stati imballati nel contenitore finale e che il contenitore è stato sigillato. È un evento esplicito, registrato quando l’addetto conferma nel sistema il completamento del cartone o della spedizione.

Perché è importante

Questa tappa conclude la fase di imballaggio e rende la spedizione pronta per il trasferimento nell’area di attesa e la partenza. È un dato fondamentale per analizzare il volume e l’efficienza dell’imballaggio.

Segna il momento in cui il vettore lascia il magazzino con le merci. È un evento esplicito, generato quando un utente esegue nel sistema una transazione «Conferma spedizione» o «Partenza», completando la spedizione.

Perché è importante

È una tappa fondamentale per misurare il rispetto delle date di consegna richieste. Spesso attiva le notifiche ai clienti e la fatturazione.

Indica la chiusura logica definitiva dell’ordine di magazzino, una volta terminate tutte le attività fisiche. In genere è un evento dedotto dall’aggiornamento finale dello stato dell’ordine, ad esempio a «Completato» o «Chiuso».

Perché è importante

Questa attività segna la conclusione definitiva dell’intero ciclo di magazzino. È essenziale per calcolare il tempo complessivo di evasione degli ordini e il volume gestito.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining analizza gli Event Log di Manhattan SCALE per visualizzare il flusso effettivo delle operazioni di magazzino. Aiuta a individuare i colli di bottiglia nella ricezione delle merci, nel prelievo, nell’imballaggio e nella spedizione, mostrando le deviazioni dai processi standard. Queste informazioni consentono di prendere decisioni basate sui dati per ottimizzare l’allocazione delle risorse e ridurre i tempi di evasione.

Per iniziare, servono dati dell’Event Log che includano un identificativo del caso, il nome di un’attività e una marca temporale per ogni evento. Nella gestione del magazzino, l’ID dell’ordine di magazzino viene spesso utilizzato come identificativo del caso. Tra le attività pertinenti rientrano la messa a dimora, il prelievo, l’imballaggio e la spedizione, con le relative marche temporali precise.

Può aspettarsi miglioramenti significativi in aree chiave, come la riduzione dei tempi di evasione degli ordini e degli errori di prelievo e imballaggio. Il Process Mining aiuta a ottimizzare i flussi di messa a dimora e stoccaggio, accelerare la ricezione delle merci e semplificare l’imballaggio e la preparazione alla spedizione. In definitiva, contribuisce ad aumentare la puntualità delle spedizioni e a utilizzare meglio le risorse.

L’estrazione iniziale dei dati e la configurazione del modello si completano in genere nell’arco di alcune settimane, a seconda della disponibilità dei dati e dell’accesso al sistema. Le prime analisi utili per intervenire emergono spesso entro 4-6 settimane dall’acquisizione dei dati. Il monitoraggio continuo offre ulteriori opportunità di ottimizzazione nel tempo.

Il requisito principale è l’accesso al database o al data warehouse di Manhattan SCALE per estrarre i dati dell’Event Log. Gli strumenti di Process Mining possono avere requisiti specifici per la propria piattaforma, ma sono essenziali una connessione stabile ai dati e autorizzazioni adeguate per l’estrazione. In genere, l’impatto sul sistema in uso è minimo.

Il Process Mining è in gran parte non invasivo e richiede principalmente l’accesso in sola lettura ai dati storici. Funziona indipendentemente dal sistema Manhattan SCALE in uso, quindi l’impatto sulle operazioni quotidiane è minimo o nullo. Inizialmente, il coinvolgimento dell’IT riguarda soprattutto la configurazione dell’estrazione dei dati; in seguito, l’impegno richiesto è limitato.

Sì. Il Process Mining è particolarmente efficace nell’individuare le deviazioni dai flussi di processo standard o prescritti. Può evidenziare i casi in cui non vengono rispettate le fasi di controllo qualità o in cui si verificano percorsi imprevisti dei materiali. In questo modo può individuare dove si presentano problemi di conformità e adottare misure correttive.

Analizzando le marche temporali tra le attività del processo, il Process Mining misura con precisione la durata di ogni fase e i tempi di attesa tra una fase e l’altra. Evidenzia visivamente i punti in cui il lavoro si accumula o il processo si blocca, per esempio per ritardi eccessivi nell’imballaggio o nella preparazione alla spedizione, oppure per una gestione lenta della ricezione delle merci. In questo modo individua con precisione i colli di bottiglia.

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